全球疾病负担研究_大数据分析应用实例_于石成

全球疾病负担 柳叶刀 文聚焦

柳叶刀6文聚焦2016全球疾病负担：死亡率、死因排名等众多数据公布！ 一、全球死亡率和预期寿命 1. 全球总死亡人数：1970年为4280万，1990年为4650万，2016年为5470万，这一变化为死亡率、人口总数和全球老龄化的综合影响。 图2. 1970、2000和2016年不同年龄组的死亡人数 2.全球死亡率：1970年到2016年，男性和女性的全球死亡率均下降。1970年，1990年和2016年，女性的年龄标化死亡率分别为：10万，10万，10万；男性的年龄标化死亡率分别为：10万，10万，10万。

3.预期寿命：1970年，1990年和2016年，全球预期寿命分别为：岁，岁，岁。女性的预期寿命仍然高于男性，2016年，女性的预期寿命为岁，男性为岁。 文献来源：Lancet 2017; 390: 1084–1150 二、全球死因

全球范围内，传染性、孕产妇、新生儿和营养(CMNN)的原因导致的死亡，占全球死亡的%，而慢性非传染性疾病(NCD)占%，伤害占%。(注：原文中的表2列出了2016年所有原因导致的全球死亡数和寿命损失年，本文限于篇幅就不再放进来，感兴趣的可以查看全文) 2006年到2016年，CMNN造成的总死亡数下降了%，年龄标化死亡率下降了%；NCD造成的总死亡数增加了%，但是年龄标化死亡率下降了%。 图3. 不同年龄组中不同死因造成的死亡数 慢性非传染性疾病

2016年，造成最多死亡人数的三类死因为：心脑血管疾病—1760万；肿瘤—893万；慢性呼吸系统疾病—354万。 2006年到2016年，全球心脑血管疾病造成的死亡人数增加了%，而年龄标化死亡率也下降了%；2016年，缺血性心脏病和脑血管疾病(卒中)共占了所有心脑血管疾病死亡的%。 缺血性心脏病的总死亡数增加了%，从2006年的796万上升到2016年的948万，是心脑血管疾病总死亡人数增加的主要原因。心脑血管疾病年龄标化死亡率的下降，主要是脑血管疾病死亡率下降带来的，后者的死亡率从2006年到2016年下降了%。 2006年到2016年，糖尿病导致的死亡绝对数和过早死亡寿命损失年(YLLs)分别增加了%和%，不过同时期年龄标化YLL率下降了%。 2006年到2016年，肿瘤死亡人数增加了%，从758万上升到893万，同时期内年龄标化死亡率下降了%。只有一种肿瘤的总死亡人数明显下降：霍奇金淋巴瘤，下降了%。大多数肿瘤的年龄标化死亡率都有所下降，最明显的是胃癌(下降%)和霍奇金淋巴瘤(下降%)。 2006年到2016年，肺癌和乳腺癌死亡人数都有所增加，肺癌从144万死亡人数上升到了171万，乳腺癌从万上升到了万。不过两个肿瘤的年龄标化死亡率分别下降了%和%。 儿童死因

疾病负担评价的理论框架及其发展

?伤害的疾病负担?疾病负担评价的理论框架及其发展 吕繁　曾光 目前,不论在发达国家还是不发达国家人们都受到来自传染病与非传染病的威胁[1]。面对众多的新老健康问题,如何分配有限的卫生资源,科学合理地确定卫生防病的重点,是WHO和各国政府在卫生决策中面临的共同困惑,主要原因在于对不同疾病的危害缺乏综合评价的方法。对疾病负担的综合评价是确定卫生工作重点的基础。尽管评价疾病负担的思路和方法几经发展,但如何分析比较复杂的卫生问题及其对社会造成的负担,进而确定国家和/或社区卫生工作重点,仍是目前迫切需要研究和探索的领域。 一、疾病负担评价发展的三个阶段 疾病造成的危害一直受到人们的关注,对其评价的思路和方法也不断发展。不同阶段的研究中采用了不同的评价指标,赋予了疾病负担以不同的操作性概念。以下仅从各个阶段对疾病负担评价的“实际操作”反映出的内涵,来分析各个阶段对疾病负担的操作性定义,并回顾相应的评价指标。 1.第一阶段:1982年以前,疾病负担主要由死亡率来衡量,认为疾病造成的死亡越多,疾病负担就越大。此阶段应用的评价指标主要是死亡率或死因位次、发病率等传统指标。 这类指标的优势在于资料相对易于掌握,计算简便,结果直观。然而,单从死亡的角度来看,伤害导致病人在30岁死亡与肺癌造成病人在60岁死亡并无差别,而实际上,两者的意义却大不相同,前者的社会损失显然大于后者。可见,死亡率并不能反映疾病对人的社会价值即社会生产造成的影响。发病率可以从频数上反映疾病危害的大小,却难以反映疾病造成的伤残程度和持续时间。 2.第二阶段:以1982年美国CDC提出潜在寿命损失年(years of potential life lost,YPLL)为标志[2],用疾病造成的寿命损失评价不同疾病造成负担的大小。这种评价方法赋予疾病负担的操作性定义是:疾病负担就是疾病造成死亡而引起的个体或人群寿命的减少。YPLL较传统指标更趋于准确、合理。但YPLL存在很大局限:①对于超过期望寿命的死亡难以评价负担;②该指标应用的前提为相同年龄个体的社会、经济价值是等同的;③只考虑疾病负担的一种形式和结局———死亡,而忽略了疾病造成的失能等负担。由YPLL 派生的或类似的指标,都有类似的问题。 3.第三阶段:1993年世界银行组织专家发展了新的疾病 作者单位:100050北京,中国预防医学科学院流行病学微生物学研究所流行病学研究室负担指标———失能调整的健康生命年(disability2adjusted life years,DAL Y)。DAL Y将疾病造成的早死和失能合并考虑,用一个指标来描述疾病的这两方面负担[325]。这种评价方法赋予疾病负担的操作性定义是:疾病负担就是疾病造成死亡而引起的人群寿命的减少和疾病造成残疾的程度。 作为目前具有代表性的疾病负担评价和测量方法, DAL Y比以往指标更全面地反映了疾病对人群造成的负担。但对DAL Y的有效性、用途等存在一些有待讨论的问题。 Obadilla[6]认为主要有两种批评意见:一种对指标的主观性提出疑问;另一种认为指标存在技术缺陷。目前文献中可以见到一些学者对DAL Y的批评意见[729],例如,认为DAL Y引入的贴现率、年龄权重、失能等级只反映了研究者和世界银行专家的意见,不能反映所分析地区人群的意见了;DAL Y选择最高的期望寿命(日本人的)作为出生期望寿命的估计值,势必夸大其他国家疾病的负担;DAL Y的计算需要高质量的健康信息,对于缺乏健康信息的国家不能使用该指标。实际上,大多数发展中国家缺乏应用DAL Y所需的信息。 二、现有疾病负担评价所考虑的层面 疾病负担评价从单纯考虑死亡损失发展到整合死亡和失能两个方面来评价疾病的负担。相应的指标也随之得到发展,先后有发(患)病率、伤残率、死因顺位(死亡率)、YPLL、DAL Y等。但这些指标都是从病人群体出发,考察患者本人的寿命损失和/或残疾程度,以此评价疾病的负担。DAL Y虽然在一定程度上考虑了疾病造成病人的心理和社会功能损失,但仍停留在疾病危害对象的一个层次———病人群体。实际上,疾病还对病人群体以外的人群———家庭和社会造成压力。 三、疾病负担评价有待发展 全面认识疾病负担是发展完善疾病负担评价的关键。对于疾病造成的病人群体的负担,DAL Y已经予以较好的评价和测量。但是,当人们主要考虑病人群体的疾病负担,并以此作为相关决策的依据时,反映出人们主要考虑疾病引起的病人或/和病人群体的卫生服务需求,而忽视了诸如病人患病导致的家庭等病人以外群体受到的压力和健康需要。 1.发展评价疾病家庭负担的思路和方法: (1)理论基础:Bowen[10]将系统论的原则应用于家庭,认为在分级系统中,家庭是社会等大系统的组成部分,同时,又由各个家庭成员构成家庭本身这一系统。家庭系统理论[10]和家庭动力学理论[11]认为,个人或家庭的压力事件都会对

《大数据分析方法与应用》教学大纲

《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高

3.公共卫生监测与预警

公共卫生监测与预警 一、信息报告与管理要求 详见《卫生应急工作手册》页 附录《突发公共卫生事件与传染病疫情监测信息报告管理办法》 二、公共卫生监测 疾病监测是最基本地疾病预防和控制活动之一.任何一项有组织地公共卫生实践或疾病预防控制活动，从总体而言，都必然包括监测、干预（卫生服务或预防控制措施）以及卫生学（流行病学）研究三个组成部分.通过监测，可以描述疾病负担、早期识别疾病地暴发和流行、确定疾病防治重点、制定和评价预防控制策略和措施及其效果，并为深入研究提供线索，建立和验证研究假说.因此，有效地疾病预防和控制依赖于疾病监测.可以说，无论是全球还是一个国家，抑或是一个地区，如果缺乏良好地监测体系和监测工作，任何疾病地预防、控制项目都无法有效开展，更难以取得成功. b5E2R。 、疾病监测 疾病监测是指有计划地、连续地和系统地收集、整理、分析和解释疾病在人群中地发生及影响因素地相关数据，并及时将监测所获得地信息及时发送、反馈给相关地机构和人员，用于疾病预防控制策略和措施地制定、调整和评价. p1Ean。 这一定义反映了疾病监测地三个最基本地要素，即： （）连续、系统地收集相关疾病地数据和资料； （）汇总、分析、解释和评价所收集地数据和资料使之成为可用地信息；

（）及时将监测信息发送给相关机构和人员，这些人员不仅应包括使用监测信息用于决策地机构和人员及处于监测系统中不同层次地参与者，还应将监测信息以一定地方式向公众发布. DXDiT。 上述三个要素中地任何一个要素地缺失都不能构成一个完整、有效地监测系统或监测活动. 、疾病监测地几个基本概念 （）被动监测（）由责任报告人（如医务人员）按照既定地报告规范和程序向公共卫生机构（如县、区级疾病预防控制机构）常规地报告传染病数据和资料，而报告接收单位被动接受报告地监测方式或监测系统，称为被动监测.我国地法定传染病报告系统即属于被动监测，这种监测方式地缺点是漏报较严重，报告地完整性差. RTCrp。（）主动监测（）根据疾病预防控制工作地特殊需要，由公共卫生人员定期到责任报告单位收集疾病报告、进行病例搜索并督促检查报告质量地监测方式或监测系统，称为主动监测.主动监测多建立在被动监测基础上，为保证报告地完整性而开展地强化监测活动.一般情况下，在开展主动监测地同时，还要求责任报告单位和人员进行“零病例”报告.如消灭脊髓灰质炎地过程中，为了保证发现所有地脊髓灰质炎病例，除要求医务人员常规报告急性弛缓性麻痹（）病例外，县级疾病预防控制机构还要定期到医疗机构进行病例搜索，并对病例报告工作进行检查和督导.这种监测方式有利于提高报告地完整性，减少漏报，但监测成本高. 5PCzV。 （）病例为基础地监测（）和事件为基础地监测（－）前者是指监测系统收集每一例特定传染病病例信息.如病例监测、麻疹监测、监测等均属此类监测方式.而我国开展地突发公共卫生事件和救灾防病信息监测系统不是以病例为单位进行报告，而是以一宗特定公共卫生事件，如一起食物中毒或疾病暴发等聚集性不良健康事件为单位进行报告.

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

1990~2016年中国及省级行政区疾病负担报告

1147 中国循环杂志 2018年12月 第33卷 第12期（总第246期）Chinese Circulation Journal，December，2018，Vol. 33 No.12（Serial No.246） 1990~2016 年中国及省级行政区疾病负担报告 曾新颖，齐金蕾，殷鹏，王黎君，刘韫宁，刘江美，周脉耕，梁晓峰 专题报道 随着社会经济的高速发展，我国正经历着快速的工业化、城镇化和老龄化进程，而人群行为生活方式、疾病谱及生态环境也随之改变。这些变化连同地区间医疗卫生资源分布的不均，给我国的卫生健康事业带来了巨大挑战。经过我国卫生工作者坚持不懈的努力，政府部门、社会各界和人民群众的大力支持，我国卫生与健康事业取得了长足发展。在“十二五”期间，我国人均预期寿命到2015年达到76.3岁，比2010年提高1.5岁；婴儿死亡率由13.1‰下降到8.1‰；5岁以下儿童死亡率由16.4‰下降到10.7‰；孕产妇死亡率由30/10万下降到20.1/10万，居民的健康水平总体上处于中高收入国家水平。进入“十三五”时期，党中央、国务院依然高度重视卫生与健康事业，先后印发了《“健康中国2030”规划纲要》 ，《“十三五”卫生与健康规划》和《中国防治慢性病中长期规划（2017~2025年）》 ，明确了新形势下我国卫生与健康事业的工作方针，即将健康融入所有政策，推进健康中国建设。人群疾病负担可反映人群疾病、伤残以及危险因素的分布和水平，是评价健康状况、制定干预措施和配置卫生资源的重要依据。2017年9月，全球疾病负担（GBD）研究结果（2016）发布。本报告将对1990~2016年中国及省级行政区疾病负担结果进行概述。1 资料与方法1.1 资料来源 自2009年以来，中国疾病预防控制中心联合美国华盛顿大学健康测量与评估中心（IHME）定期对1990年以来我国历年的普查数据、人口学调查数据、疾病监测点系统数据、死因登记报告信息系统数据、妇幼卫生监测系统数据、肿瘤登记系统数据、传染病报告系统数据、全国伤害监测系统数据、慢性非传染性疾病（慢性病）及其危险因素监测数据、中国香港和澳门死因数据、重要的卫生调查报告、相关大型调查研究结果，以及相关的社会和经济指标数据进行系统梳理，着手研究并分析全国及省级行政区人群的期望寿命和健康期望寿命、死因模式、伤残调整寿命年、危险因素暴露与归因负担等疾病负担指标的现状和变化趋势，为建设健康中国及相应的卫生政策制定提供数据支持。1.2 指标定义 本报告分析了全国及33个省级行政区（不包括中国台湾）人群的期望寿命和健康期望寿命，疾病和伤害的死亡、早死所致寿命年损失（years of life lost due to premature death，YLL）和伤残所致寿命年损失（years lost due to disability，YLD）顺位及其变化，重点慢性病伤残调整寿命年（disability adjusted life year，DALY）的地理分布，以及危险因素的归因疾病负担的顺位以及变化。 期望寿命：指在某一死亡水平下，已经活到X 岁年龄的人群平均能够继续存活的年数，通常指期望寿命为0岁组的期望寿命。期望寿命从人群生命长度衡量了健康水平。 健康期望寿命：同时考虑死亡和非致死性健康结局（疾病和/或伤残状况），表示一个人在完全健康状态下生存的平均年数，去除了不健康的生存时间。它能够把人群罹患疾病和死亡的信息有机地融合为一个整体，更有效地考虑生命的质量。 YLL 为不同年龄组的死亡赋予一个不同的权重，提高低年龄组的死亡权重，较低老年人的死亡权重，计算出死亡对寿命造成的损失。 YLD 是指疾病患病和伤残对寿命造成的损失。在疾病负担研究中，对YLD 的测量是通过对疾病后遗症的量化过程，将这些后遗症所致的寿命损失进行求和。 DALY 指从发病到死亡所损失的全部健康寿命年，包括YLL 和YLD 两个部分。DALY 是生命数量

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

第五讲 疾病经济负担 卫生经济学

第五讲疾病经济负担卫生经济学 第五讲疾病经济负担 一、疾病经济负担概述 全球疾病负担 1993disease burden ，简称GDB) 的概念，它是把对疾病的研究范围扩大到全球，研究世界各国的疾病负担，并进行比较性研究，尤其用于研究发展中国家及中等收入国家控制疾病的优先重点及确定基本卫生服务的策略。 （一）疾病负担 疾病负担是指由于疾病所带来的损失。这个损失包括经济上的损失、生活质量的恶化和生命年的损失。 疾病负担是用来研究疾病和健康状况的一种社区诊断方法，是将早亡造成的损失与由于疾病伤残/失能造成的健康损失结合起来考虑的疾病给社会造成的总损失。 （二）疾病经济负担 疾病经济负担，又称经济负荷（economic burden of disease），亦称疾病费用、疾病成本（cost of illness ），是指由于疾病、残疾（失能）以及过早死亡对患者本人以及社会带来的经济损失以及为了防治疾病而消耗的卫生资源。 1、疾病直接经济负担：指由于预防和治疗疾病所直接消耗的经济资源。 一部分是指在卫生保健部门所消耗的经济资源：（病人在医院就诊住院等的费用、病人在药店购买药品的费用、国家财政和社会(包括企业) 对医疗机构、防保机构和康复机构等投入）一部分是指在非卫生保健部门所消耗的经济资源：（病人的额外营养费用、病人由于就医所花费的交通费用等、有关社会服务费用、与疾病有关的科学研究费用、退休金或津贴） 2、疾病间接经济负担：疾病间接经济负担是指由于发病、伤残(失能) 和过早死亡给患者家庭和社会所带来的经济损失。 （1）因疾病、伤残和过早死亡所损失的工作时间。 （2）由于疾病和伤残导致个人工作能力降低而造成的损失。 （3）由于疾病和伤残导致个人生活能力降低而造成的损失。 （4）病人的陪护人员损失的工作时间。

5中国慢性病疾病负担及其政策含义-杨功焕

慢性病疾病负担研究 的政策含义 疾病负担研究的历史 ?1990年GBD： 《GBD1990》初步结果发表于《1993年世界发展报告》 最终系列结果于1996年发表在lancet ?2000年GBD： 《GBD2000》发表在《世界卫生报告2002》中国疾病负担研究与推广中心培训课件?2010年GBD： 《GBD2010》发表在lancet ?很多国家发表了相应的疾病负担研究结果

疾病负担研究流程 11，共病模拟，12， 健康预期寿命计算，13 计算疾病和伤害的YLLs和YLDs，计算DALYs ；14，各个暴露风险数据库建设，中国疾病负担研究与推广中心培训课件15，估计暴露风险因素流行率；16，估计风险-疾病的相对危险度；17，理论最低风险暴露程度确定；18，估计各个危险因素风险对YLLS、YLDs和 DALY’s的归因危险度。1，变量数据库建立，2，计算年龄别死亡率，3，建立死因数据库，4，死因估计，5，不同类别死亡水平调整与全死因死亡率相等，6，疾病临床结果（Consequences）流行病学数据库，7，估计疾病临床结果患病率、发生率、持续时间，8，交叉验证损伤水平，9，自然和外部受伤原因分析，10，伤残权 重（DW）估计； 22% 27% 17%15% 7%6% 6% 2013‐8‐15 23% 28% 17% 11% 6% 8% 7% 25% 14% 23% 25% 6% 3%4% GBD 估计，1990 24% 12% 23% 30% 7% 1%3% DSP，1992 中国疾病负担研究与推广中心培训课件2013‐8‐1530% 20% 25% 15% 3%4%3% 29% 19% 29%18% 3%2%

大数据与疾病监测

ISSN 2095-1566CN11-9306／R 述评 作者简介：马逸杰（1994—），男，硕士研究生，主要研究方向为医学科研数据挖掘。通讯作者：陈大方，E-mail ：dafangchen@https://www.wendangku.net/doc/e57236619.html, 大数据与疾病监测 马逸杰，陈大方* 北京大学公共卫生学院，北京100081 Big Data and Disease Surveillance MA Yi-jie,CHEN Da-fang* School of Public Health,Peking University,Beijing 100081,China 疾病监测是长期地、连续地、系统地收集、核对、分析疾病动态分布和影响因素的资料，形成有用的信息，并将信息及时送达需要了解这些信息的人员和机构，为决策、制定、实施、评价和调整疾病有关政策，采取干预措施提供基础资料[1]。疾病监测能够帮助人们从时间和空间维度探究卫生事件的分布情况及作用规律，帮助人们了解卫生事件的发展趋势，并对可能发生的卫生事件提供预警，进而辅助相关机构及时开展防疫和诊疗工作[2]。随着人们医疗需求的逐步变化和医疗改革的不断深入，疾病监测范围已从传染病逐渐扩展到非传染病，除了传染病监测，对于肿瘤、伤害、高血压和心脑血管病的监测也已经成为当前疾病监测的重要部分[3]。与此同时，随着互联网和信息技术的迅猛发展，卫生数据呈现指数级增长，医疗卫生行业开始进入大数据时代。大数据时代的到来，为动态监测疾病状况、提前进行危险预警、及时处理健康问题等提供更多可能[4]。本文介绍近年来大数据及数据挖掘的发展情况，并总结了近年来国内外大数据在疾病监测中的研究进展，以期为日后大数据在疾病监测中的应用提供新的思路，为相关实践提供指导。 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义、特征及分类 大数据是一个抽象的概念，各领域对它定义不 尽相同。一般来说，大数据涉及的数据量规模巨大，无法通过人工在合理时间内截取、处理并整理成为人们能解读的信息[5]，是超出常规数据库工具获取、存储、管理及分析能力的数据集[6]。美国国家标准与技术研究院认为“大数据指的是数据的数量、采集速度或者那些无法用传统的方法来进行有效分析的数据，或者是可以用重要的横向放大技术进行有效处理的数据”[7]。相比现有的其他技术，大数据具有“廉价、迅速、优化”的优点。 大数据的特征可以用5个“V ”来概括：Volume （数据体量大）、Velocity （数据增长速度快）、Variety （数据类型多样）、Veracity （数据真实性高）、Value （数据价值丰富）[8]。有学者通过结合大数据的定义和5个V 的特征，提出大数据具有预警性、预测性、差异性、共享性和动态性等特性[9]。除了这些特性，大数据在健康领域还具有多态性、时序性、隐私性和冗余性等健康大数据特有的一些特性[10]。 根据不同的分类依据，大数据有多种分类方法。依据数字集合的结构状态分类，大数据可分 伤害医学（电子版）2019年3月，8（1）：1-5DOI：10.3868/j.issn.2095-1566.2019.01.001

我国高血压疾病负担的研究现状及问题

卫生经济研究2011年6期总第288期 我国高血压疾病负担的研究现状及问题 孙国君,吴华铃,单伟光 (浙江工业大学药学院,浙江杭州310014) 中图分类号:R19文献标识码:B文章编号:1004-7778(2011)06-0046-03 味着全民健保资源朝着都市、大型及财团法人医院集中,使民众就医的方便性有所减损。 3.科别医疗资源的分配失衡 全民健保基本沿用了以往劳保门诊诊察费用不分科别皆为定额的做法,从而导致科别资源的分配不均。风险高、诊治时间长、病患人数少的科别(如妇科、儿科)和风险低、诊治时间短、病患人数多的科别(如皮肤科、耳鼻喉科),医师诊治一个病患获得的诊疗报酬相同,使后者的整体报酬远远超过前者。由此,新进医师在执业科别的选择上往往选择后者,进而导致高风险科别招不到足够的住院医师。 参考文献: [1]林端宜.台湾健康保险概况[J].海峡科技与产业,1999,(4):17-19. [2] 杨汉.全民健康保险总额支付制度之实施背景及推展[J].台湾医界,1997,40(7):11-12. [3]林雨静.全民健保支付制度的改革)))总额预算[EB/OL].htt p://o ld.n p f.or g.tw/PUBLICATION/SS/090/ SS-B-090-004.htm,2011-01-12. 作者简介:吴俊泉(1981-),男,福建莆田人,学士,主要从事闽台医学文献研究。 收稿日期:2011-03-23(责任编辑叶向明) 心脑血管病是我国居民死亡的主要原因,已成为威胁我国居民健康的重大疾病,流行病学资料显示,高血压是心脑血管病的主要病因[1]。我国居民高血压患病率不断升高,估计现有高血压患者2亿人,在10个成人中就有2人是高血压患者[2]。高血压由于发病率高、控制率低和并发症多且严重等问题,给患者家庭和社会带来了极大的精神和经济负担,因此研究高血压的疾病负担具有重要的现实意义。 一、疾病负担的研究进展 疾病负担(burden of disease,BOD)研究是比较一种疾病、伤残和过早死亡对社会经济及健康的影响,包括研究疾病的流行病学负担和经济负担两个方面[3]。 1.疾病的流行病学负担 在疾病的流行病学负担方面,其评价指标经历了四个阶段。 第一阶段:1982年以前,疾病负担的评价指标主要是患(发)病率、死亡率或死因位次等传统指标。这类指标的优点在于数据容易得到,计算简便,结果直观。但是也存在严重的不足,无法反应疾病造成的伤残程度和持续时间。 第二阶段:1982年美国疾病控制中心提出采用潜在寿命损失年(years of potential life lost,YPL L)评价疾病负担[4]。YPLL克服了传统指标的量化问题,但是也有很大的局限,例如假定了患病个体相同的价值,也忽略了疾病造成的失能(残疾)负担。 第三阶段:1993年世界银行建议采用伤残调整生命年(disability-adjusted life years,DALY)评价疾病负担, 1998年Hyder等提出了健康寿命年(healthy life years, HLY)。DALY考虑了疾病造成的早死和失能(残疾)损失,是目前最具代表性的疾病负担评价和测量方法。但是Obadilla[5]认为DALY指标存在主观性和技术上缺陷。 第四阶段:提出采用疾病综合负担(com p r ehensive burden of disea se,CBOD)指标评价疾病负担。先通过对患病人群个体负担、家庭负担和社会负担进行测量,再通过专家咨询法获得各个负担在疾病负担中所占的权重系数,最后将各个疾病负担与权重系数的乘积相加求得CBOD[6]。目前尚未查到相关文献。 2.疾病经济负担 疾病经济负担又称疾病经济成本,是指由于疾病、失能(残疾)和早死给患者、家庭与社会带来的经济损失及为防治疾病而消耗的卫生资源的货币体现,包括直接疾病经济负担、间接疾病经济负担和无形经济负担[3]。直接 通讯作者。[公共卫生] 46

中国居民健康与疾病负担调查

竭诚为您提供优质文档/双击可除中国居民健康与疾病负担调查 篇一：中国居民营养与健康现状 [推荐]中国居民营养与健康现状（20xx年10月12日发表） 中国居民营养与健康现状 (卫生部科技部国家统计局20xx年10月12日) 第一部分背景 一、调查目的与意义 国民营养与健康状况是反映一个国家或地区经济与社会发展、卫生保健水平和人口素质的重要指标。良好的营养和健康状况既是社会经济发展的基础，也是社会经济发展的重要目标。世界上许多国家，尤其是发达国家均定期开展国民营养与健康状况调查，及时颁布调查结果，并据此制定和评价相应的社会发展政策，以改善国民营养和健康状况，促进社会经济的协调发展。我国曾于1959年、1982年和1992年分别进行过三次全国营养调查；1959年、1979年和1991年分别开展过三次全国高血压流行病学调查；1984年和1996年分别开展过两次糖尿病抽样调查。上述调查对于了解我国

城乡居民膳食结构和营养水平及其相关慢性疾病的流行病 学特点及变化规律；评价城乡居民营养与健康水平；制定相关政策和疾病防治措施发挥了积极的作用。由于近十年来，我国社会经济得到了快速发展，一方面为消除营养缺乏和改善居民健康提供了经济、物质基础，另一方面也导致了膳食结构、生活方式和疾病谱的变化。为及时了解居民膳食结构、营养和健康状况及其变化规律，揭示社会经济发展对居民营养和健康状况的影响，为国家制定相关政策、引导农业及食品产业发展、指导居民采纳健康生活方式提供科学依据， 20xx年8-12月，在卫生部、科技部和国家统计局的共同领导下，由卫生部具体组织各省、自治区、直辖市相关部门在全国范围内开展了“中国居民营养与健康状况调查”。 这是我国首次进行的营养与健康综合性调查。它将以往由不同专业分别进行的营养、高血压、糖尿病等专项调查进行有机整合，并结合社会经济发展状况，增加了新的相关指标和内容，在充分科学论证的基础上，统一组织、设计和实施。调查覆盖全国31个省/自治区/直辖市(不含香港、澳门特别行政区及台湾)，对全国和不同类型地区具有良好的代表性。本次调查设计科学，内容丰富，充分体现了多部门、多学科合作的优势，不仅大量节约了人力、物力资源，而且避免了调查内容和指标的重复，并为深入分析相互之间的关系奠定了基础。

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。

疾病经济负担研究综述_李娟

述评 ２００７年１１月第１１期《中国卫生经济》第２６卷（总第２９７期） １前言 随着人们生活水平的提高，疾病谱也在发生着变化，由传染病的防治转到慢性病和伤害的防治上来。慢性病的负担也在逐渐的加重：全球范围内慢性病流行并快速增长：２００５年有３５００万人由于慢性病而导致死亡；占全部死因的６０％归因于慢性病；疾病负担影响着发达国家和发展中国家。２００３年，仅高血压、糖尿病、冠心病、脑血管疾病和肿瘤的直接经济负担为１２０９．５０亿元，这个数字是全国卫生费用的１８．３７％，是全国医疗费用的２１．０５％［１］，因此，疾病经济负担的研究对于有效配置有限的卫生资源，起着至关重要的作用。 ２疾病负担及疾病经济负担 疾病负担（ｂｕｒｄｅｎｏｆｄｉｓｅａｓｅ）的研究是比较疾病对社会经济及健康的影响，包括研究疾病的流行病学负担和经济负担２个方面［２］。 在疾病的流行病学方面，死亡人数和患病人数是描述健康状况易于为人们所接受的指标［３］，其他还有许多“率”的指标可利用，如发病率、患病率、死亡率、门诊及住院率和药品利用情况。而率的指标还不足以显示疾病间的差异，要比较各种疾病造成的损失必须选择一种各种疾病负担所共有的元素：健康调整寿命年（ＨＡＬＥ）、伤残调整寿命年（ＤＡＬＹ）、与健康有关的生存质量（ＨＲ－ＱｏＬ）和减寿年限（ＰＹＬＬ）等这些指标为各种不同疾病造成的负担间架起相互比较的桥梁［３］。 疾病的经济负担是指由于疾病、失能和早死给患者、家庭与社会带来的经济损失以及为了防治疾病而消耗的卫生资源［４］。疾病的经济负担包括医疗保健的成本、社会、工作单位、雇主、家庭和个人支出的疾病成本。疾病成本是一种“机会成本”（ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙｃｏｓｔ），反映疾病给社会带来的负担。但是，反过来如果能减少和消除疾病，社会也可以减少疾病成本，从而获得效益［２］。如何测算疾病的经济负担，探讨疾病经济负担分布的特点，以及影响经济负担变化的各种因素，对于帮助卫生政策制定者寻求减轻经济负担的方法和途径，增加健康投资的经济效益和社会效益有重要的意义。研究疾病的成本和经济负担就是为了确定有限卫生资源的优先重点配置。 ３疾病经济负担的研究现状 疾病经济负担的研究在我国文献中主要集中在２０世纪 疾病经济负担研究综述 李娟①于保荣① 摘要疾病负担研究分为疾病的流行病学负担和经济负担两方面，前者主要为率的指标和一系列寿命指标；后者主要为直接经济负担、间接经济负担和无形经济负担，通常用货币来衡量。疾病经济负担的研究内容正在由传染病向慢性病、伤害和干预措施评价转变。大部分研究主要从家庭的角度、部分研究从社会的角度进行的，没有发现从医院的角度来评价疾病经济负担的文献。在研究方法上，国内外的文献基本上都采用二部模型法和人力资本法，分别计算直接经济负担和间接经济负担。在影响因素上关注最多的是疾病的类型、严重程度、诊治单位以及经济收入和医疗保障形式，不同的研究目的，研究的影响因素有所不同。 关键词经济负担疾病影响因素 中图分类号：Ｒ１９７文献标识码：Ａ文章编号：１００３－０７４３（２００７）１１－００７２－０３ ＲｅｖｉｅｗｏｆＲｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｎＥｃｏｎｏｍｉｃＢｕｒｄｅｎｏｆＤｉｓｅａｓｅ／ＬＩＪｕａｎ，ＹＵＢａｏ－ｒｏｎｇ∥ＣｈｉｎｅｓｅＨｅａｌｔｈＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００７，２６（１１）：７２－７４ ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ，ｂｕｒｄｅｎｏｆｄｉｓｅａｓｅｗａｓｓｔｕｄｉｅｓｆｒｏｍｔｗｏａｓｐｅｃｔｓ：ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｓ．Ｅａｃｈａｓｐｅｃｔｈａｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ：ｔｈｅｆｏｒｍｅｒｍａｉｎｌｙｈａｓ“ｒａｔｉｏ”ａｎｄａｓｅｒｉｅｓｏｆｌｉｆｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ａｎｄｔｈｅｌａｔｔｅｒｉｓｍａｉｎｌｙｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｂｙｄｉｒｅｃｔｅｃｏｎｏｍｉｃｂｕｒｄｅｎ，ｉｎｄｉｒｅｃｔｅｃｏｎｏｍｉｃｂｕｒｄｅｎａｎｄｉｎｔａｎｇｉｂｌｅｂｕｒｄｅｎ，ｕｓｕａｌｌｙｕｓｉｎｇｕｎｉｔｏｆｍｏｎｅｙｔｏｓｃａｌｅ．Ｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔｏｆｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｂｕｒｄｅｎｓｔｕｄｙｎｏｗｉｓｃｈａｎｇｉｎｇｆｒｏｍｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓｄｉｓｅａｓｅｔｏｃｈｒｏｎｉｃｄｉｓｅａｓｅ，ｉｎｊｕｒｉｅｓａｎｄｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｐｏｉｎｔｏｆｖｉｅｗｏｆｔｈｅｓｔｕｄｉｅｓｃａｎｂｅｄｉｖｉｄｅｄｔｏｆａｍｉｌｙ，ｓｏｃｉｅｔｙａｎｄｈｏｓｐｉｔａｌ．Ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｓｔｕｄｉｅｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｄｆｒｏｍｆａｍｉｌｙｐｏｉｎｔ，ｓｏｍｅｆｒｏｍｓｏｃｉｅｔｙａｎｄｆｅｗｆｒｏｍｈｏｓｐｉｔａｌ．Ａｓｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｃｏｎｃｅｒｎｅｄ，ｔｗｏ－ｐａｒｔｍｏｄｅｌｗａｓｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｄｉｒｅｃｔｅｃｏｎｏｍｉｃｂｕｒｄｅｎａｎｄｈｕｍａｎｃａｐｉｔａｌｆｏｒｉｎｄｉｒｅｃｔｅｃｏｎｏｍｉｃｂｕｒｄｅｎ．Ｆｏｒｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓ，ｍｏｓｔｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｏｎｔｙｐｅａｎｄｓｅｖｅｒｉｔｙｏｆｄｉｓｅａｓｅ，ｌｅｖｅｌｏｆｈｅａｌｔｈｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ，ｐａｔｉｅｎｔｓ’ｉｎｃｏｍｅａｎｄｈｅａｌｔｈｉｎｓｕｒａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｅｃｏｎｏｍｉｃｂｕｒｄｅｎ，ｄｉｓｅａｓｅ，ｒｉｓｋｆａｃｔｏｒ Ｆｉｒｓｔ－ａｕｔｈｏｒ’ｓａｄｄｒｅｓｓＣｅｎｔｅｒｆｏｒＨｅａｌｔｈＭａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄＰｏｌｉｃｙｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２５００１２，Ｃｈｉｎａ ①山东大学卫生管理与政策研究中心济南２５００１２ 作者简介：李娟（１９８１－），女，在读硕士；主要研究方向：卫生 经济；Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｊ５６５９＠ｍａｉｌ．ｓｄｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。 通讯作者：于保荣，Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｒｙｕ＠ｓｄｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。

大数据分析与应用

《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。 目录 第1章大数据分析概述 1.1大数据概述 1.1.1什么是大数据 1.1.2数据、信息与认知 1.1.3数据管理与数据库 1.1.4数据仓库 1.1.5数据挖掘的内涵和基本特征1.2数据挖掘的产生与功能 1.2.1数据挖掘的历史 1.2.2数据挖掘的功能 1.3数据挖掘与相关领域之间的关系1.3.1数据挖掘与机器学习 1.3.2数据挖掘与数据仓库 1.3.3数据挖掘与统计学 1.3.4数据挖掘与智能决策 1.3.5数据挖掘与云计算 1.4大数据研究方法 1.5讨论题目 1.6推荐阅读 第2章数据挖掘流程 2.1数据挖掘流程概述 2.1.1问题识别 2.1.2数据理解 2.1.3数据准备 2.1.4建立模型 2.1.5模型评价 2.1.6部署应用 2.2离群点发现 2.2.1基于统计的离群点检测 2.2.2基于距离的离群点检测 2.2.3局部离群点算法 2.3不平衡数据级联算法 2.4讨论题目 2.5推荐阅读 第3章有指导的学习 3.1有指导的学习概述3.2K—近邻 3.3决策树 3.3.1决策树的基本概念 3.3.2分类回归树 3.3.3决策树的剪枝 3.4提升方法 3.5随机森林树 3.5.1随机森林树算法的定义 3.5.2如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量 3.5.3随机森林树的回归算法 3.6人工神经网络 3.6.1人工神经网络基本概念 3.6.2感知器算法 3.6.3LMS算法 3.6.4反向传播算法 3.6.5神经网络相关问题讨论 3.7支持向量机 3.7.1最大边距分类 3.7.2支持向量机问题的求解 3.7.3支持向量机的核方法 3.8多元自适应回归样条 3.9讨论题目 3.10推荐阅读 第4章无指导的学习 4.1关联规则 4.1.1静态关联规则算法Apriori算法 4.1.2动态关联规则算法Carma算法 4.1.3序列规则挖掘算法 4.2聚类分析 4.2.1聚类分析的含义及作用 4.2.2距离的定义 4.2.3系统层次聚类法 4.2.4K—均值算法 4.2.5BIRCH算法 4.2.6基于密度的聚类算法 4.3基于预测强度的聚类方法 4.3.1预测强度 4.3.2预测强度方法的应用 4.3.3案例分析 4.4聚类问题的变量选择 4.4.1高斯成对罚模型聚类